CNN-LSTM神经网络多输入单输出回归预测【MATLAB】

1 CNN（卷积神经网络）部分

作用：

特征提取：CNN主要用于从输入数据中提取空间特征。它能够处理图像、视频帧或其他形式的空间数据。
组成部分：

卷积层：使用卷积核对输入数据进行卷积操作，生成特征图。
激活函数：通常使用ReLU（线性整流单元）激活函数，增加非线性。
池化层：通过最大池化（Max Pooling）或平均池化（Average Pooling），减少特征图的尺寸，保留最重要的特征，减少计算复杂度。
流程：

输入处理：将数据输入到卷积层，提取空间特征。
特征图生成：卷积操作生成特征图，经过激活和池化处理得到更具抽象性的特征表示。

2 LSTM（长短期记忆网络）部分

作用：

时序建模：LSTM主要用于处理和建模时序数据中的长期依赖关系。它能够捕捉时间序列数据中的复杂模式和趋势。
组成部分：

遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息从记忆单元中丢弃。
输入门（Input Gate）：控制将哪些新信息添加到记忆单元中。
输出门（Output Gate）：决定当前时刻的输出。
记忆单元（Cell State）：存储长期记忆信息。
流程：

序列输入：将CNN提取的特征作为LSTM的输入。
时序建模：LSTM处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系和模式。
状态更新：更新记忆单元，生成时序特征的表示。

3. 多输入单输出回归预测

多输入：CNN-LSTM模型可以处理来自不同来源的数据，这些数据可以是时间序列数据、空间数据或其他形式的数据。CNN用于处理空间数据，LSTM用于处理时序数据。

单输出：模型的最终目标是预测一个连续值，即回归任务的目标。例如，预测未来的销售额、天气温度等。

回归预测流程：

数据预处理：将多种输入数据整理成适合CNN和LSTM处理的格式。
特征提取：使用CNN处理空间特征，将输入数据转换为特征图。
序列建模：将CNN提取的特征输入到LSTM中，处理时序数据，建模长期和短期依赖关系。
预测生成：通过全连接层（Dense Layer）将LSTM的输出映射到回归预测的目标值上。

4. 优点

特征提取与时序建模：结合了CNN的强大空间特征提取能力和LSTM的时序建模能力，能够处理复杂的数据模式。
多样化输入处理：适用于处理具有空间和时序特征的多种数据源。
长短期依赖捕捉：LSTM能够有效捕捉时间序列中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
4. 应用场景
视频分析：在视频数据中，CNN提取空间特征（如帧中的物体），LSTM捕捉时间上的动态变化，用于视频分类、动作识别等任务。
金融预测：预测股票价格或市场趋势，结合历史价格数据（时序数据）和相关经济指标（空间数据）。
环境监测